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Redis的阻塞

news 来源：原创 2025/4/28 10:34:39

Redis的阻塞

Redis的阻塞问题主要分为内在原因和外在原因两大类，以下从这两个维度展开分析：

一、内在原因

1. 不合理使用API或数据结构

Redis 慢查询

Redis 慢查询的界定
- 定义：Redis 慢查询指命令执行时间超过预设阈值（默认 10ms）的操作，仅统计命令执行阶段耗时
- slowlog-log-slower-than：阈值（单位微秒），默认 10000（10ms），建议调整为 1000（1ms）
- slowlog-max-len：慢查询日志队列长度，默认 128，建议提升至 1000+ 避免日志覆盖。
典型慢查询命令及风险场景
- 高时间复杂度命令（O(N)及以上）
  - 全量遍历类：
    - KEYS *：遍历所有键（复杂度 O(n)），可能引发长时间阻塞。
    - SMEMBERS：获取集合全部元素（O(n)），百万级数据时耗时显著。
  - 聚合计算类：
    - SORT：排序操作（O(n log n)），大列表排序时性能骤降。
    - ZUNIONSTORE/SUNION：多集合交并操作（O(n)），数据量越大耗时越长。
  - 大范围查询类：
    - HGETALL：获取哈希所有字段（O(n)），10MB+ 的 Hash 操作延迟显著。
    - LRANGE 0 -1：获取列表全部元素（O(n)），可能占用主线程数秒。
- 1. BigKey 操作
  - 定义：存储大量数据的 Key（如 10MB Hash、百万元素 List）
  - 典型风险命令：
    - DEL：删除 BigKey 时触发内存回收阻塞（单线程模型下耗时极长）。
    - GET/SET：序列化/反序列化大 Value 时耗时增加（如 AOF 重写阶段）。
    - EXPIRE：对大 Key 设置过期时间可能引发后续淘汰阻塞。
- 非显式高耗时操作
  - Pipeline 不当使用：一次性发送过多命令导致单次执行时间超过阈值。
  - Lua 脚本阻塞：执行复杂脚本（如循环遍历大数据）时未分批次处理。
  - 事务（MULTI/EXEC） ：事务中包含多个高耗时命令时整体被视为慢查询。
排查与优化建议
- 查看日志：
```
SLOWLOG GET [n]  # 获取最近 n 条慢查询记录（含命令、耗时、客户端 IP）
SLOWLOG LEN       # 统计当前日志数量
```
  ‍
- 日志字段解析：
  - id：唯一标识
  - timestamp：执行时间戳
  - duration：耗时（微秒）
  - command：完整命令及参数。
- 优化策略
  - 拆分 BigKey：
    - 将大 Hash 拆分为多个子 Key，通过分片降低单次操作负载。
    - 使用 LPOP/RPOP 分批次删除大 List，避免 DEL 阻塞。
  - 配置调优：
    - 动态调整阈值：CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000。
    - 禁用高风险命令：通过 rename-command 屏蔽 KEYS。
  - 替换高复杂度命令：
    - 用 SCAN 替代 KEYS，HSCAN 替代 HGETALL。
    - 对排序需求改用 ZRANGE 或客户端计算。
- 监控与预警
  - 工具：
    - redis-cli --bigkeys：扫描内存中的 BigKey。
    - Prometheus + Grafana：可视化监控慢查询频率及耗时分布。
  - 告警规则：
    - 单命令耗时 > 5ms 时触发告警。
    - 慢查询日志长度连续增长时排查潜在性能瓶颈。
  ‍

总结：慢查询命令速查表

命令类型	典型命令	风险场景	优化方案
全量遍历	`KEYS *`、`SMEMBERS`	键数量多、集合元素量大	改用`SCAN`、分片存储
聚合计算	`SORT`、`ZUNIONSTORE`	数据量大、多集合操作	客户端计算、预聚合
大范围查询	`HGETALL`、`LRANGE 0 -1`	Hash/List 体积大	分批次获取、压缩存储格式
BigKey 操作	`DEL`、`GET`（大 Value）	内存回收、序列化开销	渐进式删除、拆分 Key

2. CPU饱和

CPU饱和的定义 :
- CPU饱和指Redis单核CPU使用率长期接近或达到100%的临界状态。由于Redis采用单线程模型，所有请求由主线程顺序处理，一旦CPU满载会导致命令队列积压、响应延迟暴增，甚至引发服务雪崩。这种现象在高并发或复杂操作场景下尤为危险

判断并发量是否达极限

redis-cli --stat命令分析每秒输出一次统计信息，重点关注requests字段（即OPS，每秒操作数）

redis-cli --stat
# 典型CPU饱和时的输出特征：
# 1. 每秒处理请求量持续在5万+（普通服务器极限约8-10万OPS）
# 2. 客户端连接数（clients）持续高位且无明显波动

‍

top命令监控直接观察Redis进程的CPU使用率

top -p $(pgrep redis-server)
# 当CPU使用率≥95%且持续不降时，可判定为饱和状态

INFO commandstats分析命令耗时观察高频命令的usec_per_call（单次调用微秒数

cmdstat_hset:calls=198757512,usec=27021957243,usec_per_call=135.95
# 正常O(1)命令应≤10微秒，若值异常高（如135μs）可能存在配置或数据结构问题

问题根源分析
- 高算法复杂度命令
- 过度内存优化
  - 修改hash-max-ziplist-entries等参数过度压缩数据结构，导致操作复杂度从O(1)退化为O(n)
- 持久化操作竞争
  - Fork阻塞
  - AOF刷盘
- 连接数过载 : 短连接频繁创建或maxclients设置过低，导致TCP握手/断连消耗CPU资源

3. 持久化阻塞

RDB生成：BGSAVE触发fork操作时，若内存过大（如10GB），复制页表可能导致主线程暂停（典型耗时约20ms/GB）。
AOF重写：BGREWRITEAOF期间，主线程需将缓冲区数据追加到新AOF文件，可能因磁盘压力大而阻塞。
- 优化方案：
  - 调整RDB触发频率，避免高峰期执行。
  - 使用appendfsync everysec替代always，降低磁盘I/O压力。
  - 关闭透明大页（THP），避免内存页复制效率降低。

二、外在原因

1. CPU竞争

Redis部署在多核服务器时，若与其他进程竞争CPU资源，或父子进程（如RDB/AOF重写）绑定同一核心，会导致性能下降。

优化方案：

将Redis部署在专用服务器，避免资源争抢。

调整进程绑定策略（如父进程与子进程绑定不同核心）。

错误的现象 :

flowchart TDsubgraph CPU核心1A[Redis主线程\n（父进程）]B[RDB/AOF子进程]endA -->|fork| BA -->|处理客户端请求\n（高优先级）| C[CPU时间片]B -->|生成快照/重写AOF\n（低优先级）| CC -->|资源抢占| D[响应延迟增加]

正确的现象

flowchart TDsubgraph 物理CPUsubgraph 核心0-3A[Redis主线程\n（绑定核心0-3）]endsubgraph 核心4-7B[RDB/AOF子进程\n（绑定核心4-7）]endendA -->|fork| BA -->|独占核心0-3| C[高效处理请求]B -->|独占核心4-7| D[无干扰持久化]

2. 内存交换（Swap）

内存交换是操作系统的内存管理机制，当物理内存不足时，系统会将部分内存中的冷数据（长时间未被访问）移动到磁盘的 Swap 分区，以腾出内存空间给其他进程使用。
对 Redis 而言，数据原本应完全驻留内存以实现高性能（微秒级响应）。若发生 Swap，访问被换出的数据需经历磁盘 I/O（毫秒级），响应延迟骤增 5~10 万倍。
内存交换流程图
```
flowchart TDsubgraph 物理内存A[Redis 热点数据\n（高频访问）]B[Redis 冷数据\n（长时间未访问）]C[其他进程占用的内存]endsubgraph 磁盘Swap分区D[被换出的冷数据]endA -->|持续活跃| E[正常响应（微秒级）]B -->|内存不足触发交换| F[Swap Out操作]F -->|数据写入磁盘| DC -->|占用内存增加| FD -->|再次被访问| G[Swap In操作]G -->|数据加载回内存| H[高延迟响应（毫秒级）]
```
- 流程关键点
  - 触发条件（内存不足）
    - Redis 自身内存超限（如未设置 maxmemory）
    - 同一服务器运行其他内存密集型进程（如大数据处理、文件 I/O）
  - Swap Out
    
    操作系统将冷数据从内存迁移到 Swap 分区，释放物理内存空间。
  - Swap In
    
    Redis 需访问已换出的数据时，触发磁盘读取和数据回迁，导致延迟暴增。
  - 性能影响
    
    单次 Swap 操作可能引入数毫秒延迟，若高频触发则整体吞吐量断崖式下跌
内存交换的核心原因
- Redis 内存超限
  - 未配置 maxmemory：Redis 默认无内存限制，可能无限增长直至触发 Swap。
  - BigKey 或内存碎片：大对象（如 10MB Hash）或碎片化内存占用超出预期
- 操作系统资源竞争
  - 多进程共存：同一服务器运行 MySQL、Hadoop 等内存密集型服务，挤占 Redis 可用内存。
  - Swap 配置不合理：Linux 默认 vm.swappiness=60，内存压力大时激进换出数据。
- 硬件限制
  - 物理内存不足：服务器内存容量无法支撑 Redis 数据集规模
  - 磁盘性能差：机械硬盘的 Swap 操作延迟远高于 SSD（如 10ms vs 0.1ms）。
监控与诊断工具
- 检查 Swap 使用量
```
# 查看 Redis 进程 Swap 情况
redis-cli info | grep process_id  # 获取 PID
cat /proc/<PID>/smaps | grep -i swap
```
- 性能分析工具
  - redis-cli --latency：检测 Redis 响应延迟波动。
  - vmstat ：监控系统级 Swap I/O 频率（si/so 列）

3. 网络问题

连接数过多：短连接频繁创建或maxclients设置过低，导致TCP连接处理消耗CPU资源。
带宽不足：高吞吐场景下网络打满，或使用MONITOR命令记录所有请求。
- 优化方案：
  - 使用连接池管理长连接，设置timeout自动关闭空闲连接。
  - 禁用MONITOR，通过Pipeline批量请求减少网络往返。

三、总结与优化策略

阻塞类型	关键表现	优先级	解决方案
大Key操作	单命令执行时间过长	高	拆分Key、改用分片或压缩结构
持久化fork延迟	`latest_fork_usec`值高	高	降低RDB频率、优化内存页管理
CPU竞争	服务器整体CPU饱和	中	隔离部署、绑定CPU核心
内存交换	`used_memory_rss`异常高	紧急	禁用Swap、增加物理内存